Ai-agenten voldoen niet aan verwachtingen ondanks enorme datacenterinvesteringen

Vroege implementaties tonen beperkte adoptie, vertrouwensproblemen en vragen of traditionele software voor veel taken volstaat

De technologiesector heeft enorme verwachtingen gekoesterd van ai-systemen die zelfstandig complexe taken kunnen uitvoeren, maar de resultaten in de praktijk blijven bescheiden. Vroege commerciële toepassingen laten een trage adoptie zien, wat zorgen oproept dat de technologie mogelijk niet snel genoeg schaalt om de omvangrijke infrastructuurinvesteringen te ondersteunen.

Enterprise-implementaties tonen beperkte impact

Salesforce Inc. lanceerde zijn Agentforce-platform bijna twee jaar geleden, maar de adoptie verloopt trager dan verwacht. In Australië zag Commonwealth Bank af van plannen om 45 klantenservicefuncties te schrappen nadat ai-agenten juist een onverwachte toename van klantvragen veroorzaakten. Een analyse van Gartner wees uit dat minder dan tien procent van de enterprise-agentprojecten een betekenisvol rendement oplevert.

Deze voorbeelden laten zien dat veel organisaties nog in een testfase zitten. Analisten waarschuwen dat langdurig experimenteren in dit tempo niet nog twee of drie jaar kan doorgaan gezien de ingezette kapitalen.

Infrastructuuruitgaven hangen af van snelle groei van agenten

Miljarden die in nieuwe datacenters worden gestoken, rusten op de aanname dat ai-agenten in plaats van mensen het leeuwendeel van de extra rekenkracht zullen verbruiken. Om die investeringen rendabel te maken, moet het gebruik van agenten volgens brancheprognoses met 2.000 tot 3.000 procent stijgen.

Consumentenadoptie blijft minimaal

Ook het publiek toont zich voorzichtig. In de week rond Halloween verwerkte Uber Technologies Inc. 320 miljoen ritten via zijn platforms voor ritvervoer en maaltijdbezorging. Slechts 500 maaltijdbestellingen en vier ritverzoeken kwamen via de agentfunctie, zo maakte financieel directeur Balaji Krishnamurthy bekend tijdens een earnings call. “Het is nog heel, heel vroeg en de adoptie die we tot nu toe zien is zeer beperkt”, zei hij.

Meta’s Muse belooft veel maar kent obstakels

Een positiever voorbeeld is Meta Platforms Inc.’s Muse-agent, die binnen ongeveer zes weken na lancering tien miljoen gebruikers bereikte in de Verenigde Staten en Canada. Meer dan een kwart van die gebruikers is dagelijks actief, vaak om online koopjes te zoeken. Gegevens van Sensor Tower toonden een retentie van dertig procent na een week, beter dan ChatGPT.

Toch kan Muse geen verbinding maken met diensten van Apple Inc., Amazon.com Inc. of diverse grote banken. Gebruikers moeten het werk van de agent soms dubbel controleren vanwege incidentele hallucinaties. Software-engineer Ugo Nwune beschreef een verontrustend voorval waarbij Muse beweerde een e-mail van Anthropic niet te kunnen vinden die hij nooit had aangevraagd. Meta schreef het incident toe aan een bug die inmiddels is verholpen.

Gespecialiseerde taken presteren beter dan brede autonomie

Onderzoek van Gartner wijst uit dat agenten de beste resultaten boeken bij nauw omschreven taken, zoals het afstemmen van facturen of het beantwoorden van salarisvragen. Bredere, open autonomie blijkt lastiger betrouwbaar uit te voeren. Dit patroon roept de vraag op of conventionele, goedkopere software veel van deze regelgebaseerde processen niet net zo goed kan uitvoeren zonder de extra kosten en complexiteit van ai.

Creatieve interfaces kunnen breder gebruik ontsluiten

Sommige ontwikkelaars experimenteren met intuïtievere ontwerpen. De startup Wabi uit San Francisco, opgericht door Eugenia Kuyda, genereert voor elke taak aparte mini-applicaties met kaarten of afbeeldingen. De tool ondersteunt ook groepschat-achtige interacties zodat vrienden of familie met de agent kunnen samenwerken. Kuyda stelt dat agenten verder moeten gaan dan platte tekst en bekende communicatiestijlen moeten overnemen.

Vooruitzichten wijzen op smallere, gerichte toepassingen

Huidige gebruikspatronen suggereren dat agenten vooral een rol zullen spelen bij specifieke, repetitieve klussen in plaats van grote delen van het dagelijks leven te coördineren. Dat traject blijft achter bij de explosieve vraag die nodig is om datacenteruitbreidingen van meerdere biljoenen dollars te rechtvaardigen. De sector staat onder druk om duidelijke, hoogwaardige use cases te vinden voordat de kloof tussen investering en adoptie verder groeit.

Tags bij dit artikel